Новости

В России создали нейросеть, которая страхует хирургов от фатальных ошибок

В клинике госпитальной хирургии разрабатывают алгоритм, который не просто фиксирует отклонения в анализах, но и объясняет врачам, почему действовать нужно именно сейчас, кардинально меняя подход к послеоперационному мониторингу.
 

В современной хирургии главная битва за жизнь пациента часто разворачивается не за операционным столом, а в палате интенсивной терапии или стационаре, где критически важно вовремя заметить скрытые угрозы. Одной из главных проблем медицины больших данных остается информационная перегрузка: врачи получают сотни результатов лабораторных исследований ежедневно, и риск пропустить тревожный сигнал в потоке рутины остается высоким. В ответ на этот вызов специалисты Клиники госпитальной хирургии №2 Сеченовского Университета создают принципиально новый инструмент поддержки принятия врачебных решений — нейросетевой алгоритм, способный выявлять критические изменения в состоянии пациентов там, где глаз человека может «замылиться».

Проблема, которую решают разработчики, хорошо знакома любому практикующему врачу. Существующие цифровые экосистемы, включая московскую ЕМИАС и другие медицинские информационные системы, отлично справляются с агрегацией данных. Они показывают результаты анализов и подсвечивают значения, выходящие за пределы референсных норм. Однако в хирургии статика цифр часто бывает обманчива. Само по себе отклонение от нормы может быть вариантом течения болезни, но в определенном контексте оно становится предвестником катастрофы. Стандартные системы лишены клинического мышления: они не анализируют динамику, не знают историю болезни и не понимают, что именно для этого пациента конкретное изменение показателей смертельно опасно.

Новая разработка Сеченовского Университета нацелена именно на контекстный анализ. Алгоритм работает не как справочник, а как цифровой ассистент с элементами клинической логики. В хирургическом стационаре счет времени часто идет на часы. Например, резкое падение уровня гемоглобина может свидетельствовать о начавшемся внутреннем кровотечении. Если это происходит после сложного вмешательства, реакция должна быть мгновенной. Другой пример — повышение уровня тропонина, маркера повреждения сердечной мышцы. Это прямой сигнал об инфаркте миокарда, требующий экстренной кардиотерапии. В таких ситуациях задержка в принятии решения, вызванная человеческим фактором или загруженностью персонала, может стоить жизни.

Руководитель проекта и ассистент кафедры госпитальной хирургии №2 Иван Марков подчеркивает важный нюанс: система страхует пациентов в самые уязвимые периоды, например, в выходные или праздничные дни. Если критическое уведомление приходит в пятницу вечером, существует риск, что лечащий врач увидит его только в понедельник. Нейросеть устраняет этот временной разрыв, направляя предупреждения сразу нескольким ответственным сотрудникам, включая дежурную бригаду. Это создает своеобразный «цифровой щит», исключающий ситуацию, когда важный анализ остается непрочитанным в электронной карте.

При создании алгоритма разработчики столкнулись с феноменом «усталости от уведомлений» (alert fatigue). Когда система слишком часто сигнализирует об опасности, врачи перестают реагировать на предупреждения остро. Чтобы избежать этого эффекта, алгоритм Сеченовского Университета фильтрует информационный шум. Он не просто выбрасывает «красный флаг», а проводит многофакторный анализ: оценивает динамику изменений, сопутствующие патологии и текущую схему лечения. Врач получает не просто уведомление о сбое, а краткое клиническое обоснование, объясняющее, почему ситуация требует вмешательства именно в данный момент.

Даже когда кризис миновал и состояние пациента стабилизировалось, цифровой помощник продолжает мониторинг. Система настроена на пролонгированное наблюдение и будет напоминать врачу о необходимости повторной оценки ключевых показателей в течение заданного периода. Такой подход превращает нейросеть из простого калькулятора анализов в полноценного партнера в лечебном процессе.

Директор Клиники госпитальной хирургии №2 Евгений Тарабрин отмечает, что внедрение подобных технологий — это шаг к персонализированной медицине безопасности. Инструмент не пытается заменить хирурга или терапевта, но берет на себя самую рутинную и одновременно ответственную задачу по первичной сортировке данных. Это позволяет врачам быстрее ориентироваться в динамике состояния больного, снижает риск послеоперационных осложнений и оптимизирует процесс подготовки к плановым вмешательствам. В условиях высокой нагрузки на стационары такой «второй пилот» становится необходимым элементом современной системы здравоохранения.